Содержание
Сведения о застрахованных лицах (форма СЗВ-М) \ КонсультантПлюс
Сведения о застрахованных лицах (форма СЗВ-М)
Применяется — с 30 мая 2021 года
Утверждена — Постановлением Правления ПФ РФ от 15.04.2021 N 103п
Срок сдачи — ежемесячно не позднее 15-го числа месяца, следующего за отчетным периодом — месяцем
Скачать форму сведений о застрахованных лицах (форма СЗВ-М):
— в MS-Word
Образец заполнения сведений о застрахованных лицах (форма СЗВ-М) >>>
Материалы по заполнению сведений о застрахованных лицах (форма СЗВ-М):
— Постановление Правления ПФ РФ от 15.04.2021 N 103п
— Типовая ситуация: СЗВ-М: как заполнить и сдать
— Готовое решение: Как заполнить и сдать в ПФР ежемесячный отчет по форме СЗВ-М
— Готовое решение: Как ИП с работниками заполнить отчет по форме СЗВ-М
— Готовое решение: Как заполнить и подать сведения по форме СЗВ-М при ликвидации организации
— Готовое решение: Как оформить и выдать работнику сведения из отчета по форме СЗВ-М
— Готовое решение: Как исправить ошибки в отчете по форме СЗВ-М
— Готовое решение: Коды ошибок при подаче отчета по форме СЗВ-М
— Готовое решение: Как заполнить и подать форму СЗВ-М при наличии обособленного подразделения
— Готовое решение: Как сдать корректирующую отчетность по форме СЗВ-М
— Готовое решение: Как сдать формы СЗВ-М и СЗВ-СТАЖ при смене фамилии работника
— «Годовой отчет — 2021» (под ред.
В.И. Мещерякова) («Агентство бухгалтерской информации», 2021)
— «Годовой отчет 2021» (Крутякова Т.Л.) («АйСи Групп», 2021)
— «Годовой отчет для казенных учреждений — 2021» (под общ. ред. Ю.А. Васильева) («БиТуБи», 2021)
— Статья: Отчетность за сотрудников за 9 месяцев: вспомнить все (Данякина Е.) («Налогообложение, учет и отчетность в коммерческом банке», 2021, N 9)
— Статья: Заполняем форму СЗВ-М (Павлова А.) («Силовые министерства и ведомства: бухгалтерский учет и налогообложение», 2021, N 10)
— Статья: Новая СЗВ-М — с мая 2021 года («Практическая бухгалтерия», 2021, N 6)
— Статья: Сдача сведений по форме СЗВ-М (Новикова С.) («Учреждения физической культуры и спорта: бухгалтерский учет и налогообложение», 2021, N 8)
— Статья: Что нужно учесть учреждению при сдаче формы СЗВ-М? (Логинова Е.) («Казенные учреждения: бухгалтерский учет и налогообложение», 2021, N 7)
— Статья: Представление в ПФ РФ новой формы СЗВ-М (Морозова Л.) («Учреждения образования: бухгалтерский учет и налогообложение», 2021, N 7)
— Статья: Новая форма СЗВ-М: заполняем и представляем в ПФР (Рябинин В.
) («Учреждения здравоохранения: бухгалтерский учет и налогообложение», 2021, N 7)
— Статья: Новая форма СЗВ-М (Семина Л.) («Учреждения культуры и искусства: бухгалтерский учет и налогообложение», 2021, N 6)
— Статья: Форма СЗВ-М: судебные споры с ПФР (Спицына Т.В.) («Аптека: бухгалтерский учет и налогообложение», 2021, N 8)
Архивные формы сведений о застрахованных лицах (форма СЗВ-М):
— сведения о застрахованных лицах (форма СЗВ-М), применявшиеся с 1 января 2016 года до 30 мая 2021 года
—————————————-
С 30 мая действует новая форма отчета СЗВ-М для ПФР
Правление ПФР постановлением от 15 апреля 2021 года № 103п обновило форму отчета СЗВ-М («Сведения о застрахованных лицах»). Вступила в силу новая форма 30 мая 2021 года. Поэтому использовать ее работодатели должны уже при отправке отчетности за май.
Напомним, что СЗВ-М – это форма ежемесячной отчетности в ПФР, которую сдают все организации и ИП, имеющие наемных работников по трудовым договорам или договорам ГПХ, включая сотрудников, находящихся в декрете или отпуске, а также тех, с кем в отчетном месяце был расторгнут рабочий договор.
Сроки сдачи СЗВ-М – до 15-го числа месяца, следующего за отчетным. Так, отчет по новой форме СЗВ-М за май нужно сдать до 15 июня 2021 года.
Что изменилось в бумажной форме СЗВ-М
Существенно – ничего. Основных изменений три:
— Правила заполнения формы вынесены в отдельный порядок, что абсолютно ничего не меняет в вашей работе при заполнении формы.
— Тип формы теперь нужно прописывать полностью, вместо используемых ранее сокращений. Например: «исходящая» вместо «исхд».
— Последнее скорее уточнение, а не изменение. СЗВ-М теперь нужно сдавать на директоров, являющихся единственными учредителями компании.
Что изменилось в электронной форме СЗВ-М
Ничего. Электронная форма СЗВ-М осталась неизменной. С порядком ее сдачи вы можете ознакомиться в постановлении Правления ПФР от 7 декабря 2016 года № 1077п.
Дело в том, что при отправке электронной формы часть изменений, внесенных в бумажный вариант, не будут иметь значения.
Например, изменение об отмене сокращений не играет никакой роли для электронной СЗВ-М, так как в электронном варианте тип формы указывается с помощью кода, то есть его не нужно прописывать словами.
Отчетность в ПФР – без проблем с сервисами Такском
Форма отчета СЗВ-М максимально простая и не громоздкая, однако многие бухгалтеры и кадровики совершают ошибки при ее заполнении. А еще это одна из форм, по которой ежедневно выписывается наибольшее число штрафов.
Максимально минимизировать вероятность ошибки можно, используя сервисы для электронной отчетности. Тем более, что в электронной СЗВ-М, как мы уже сообщили, ничего не поменялось.
Во-первых, вам не придется следить за новостями об обновлениях – все формы отчетности, представленные в программных продуктах Такском, актуальны на сегодняшний день и отвечают последним изменениям законодательства.
Во-вторых, при заполнении форм отчетности вы видите текстовые подсказки по их заполнении – очень удобно, чтобы не обращаться за помощью к дополнительным интернет ресурсам.
В-третьих, во всех сервисах Такском для отчетности через интернет встроена автоматическая система проверки на ошибки, которая не даст вам отправить некорректно заполненный отчет или отчет с пропущенными полями.
Узнать подробнее о преимуществах электронной отчетности и подобрать тарифный план вы можете здесь.
ПФР СЗВ-М
Отправить
Запинить
Твитнуть
Поделиться
Свои замечания и предложения отправляйте на [email protected]
Отчет о модели машины опорных векторов
График профиля отклика
(Доступно, только если ответ является категориальным.) Дает визуальное представление модели классификации. Точки на графике — это фактические наблюдения за данными, и они включены по умолчанию только тогда, когда есть ровно две непрерывные переменные. Для двух нанесенных на график переменных заштрихованные контуры представляют собой плоскость пространства предсказаний, определяемую фиксированными значениями остальных факторов модели.
Прогнозы основаны на правиле принятия решения о классификации, которое рассчитывается платформой. Элементы управления фиксированными значениями расположены над графиком. Когда вы изменяете фиксированные значения факторов с помощью ползунка или числового поля, область предсказания для нанесенных на график переменных автоматически обновляется. Вы также можете изменить оси графика, чтобы отобразить любой непрерывный фактор, используя красные треугольники на каждой оси.
Меню красного треугольника «График профиля отклика» содержит следующие параметры:
Плотность сетки
Определяет тонкость прогнозной сетки, лежащей в основе заштрихованных контуров. Более высокая плотность сетки обеспечивает более плавную линию принятия решения.
Показать точки
Показывает или скрывает точки на графике. Включено по умолчанию, когда есть только две переменные.
Сводка по модели
Дает имя столбца ответа, метод проверки и тип функции ядра, используемой при подборе модели.
Сводная таблица модели также содержит информацию о модели, подходящей для обучающих, проверочных и тестовых наборов. Для каждого набора сообщается количество наблюдений и количество опорных векторов. Если ответ является категоричным, для каждого набора сообщается частота ошибочной классификации. Коэффициент ошибочной классификации — это доля наблюдений, неправильно классифицированных моделью. Это рассчитывается как количество ошибочных классификаций, деленное на общее количество наблюдений. Если ответ является непрерывным, значения RASE и R Square сообщаются для каждого набора.
Детали оценки
Дает значения параметров, используемых в модели.
Детали подгонки
(Доступно, только если ответ является категориальным.) Дает следующую статистику для обучающего набора, а также для проверочного и тестового наборов, если они указаны:
Энтропия RSquare
Мера соответствия, логарифмические вероятности из подобранной модели и модели постоянной вероятности.
Энтропия RSquare находится в диапазоне от 0 до 1, где значения, близкие к 1, указывают на лучшее соответствие. См. Энтропия RSquare.
Generalized RSquare
Показатель, который можно применять к общим регрессионным моделям. Он основан на функции правдоподобия L и масштабируется так, чтобы иметь максимальное значение 1. Мера Generalized RSquare упрощается до традиционной RSquare для непрерывных нормальных ответов в стандартной настройке метода наименьших квадратов. Обобщенный RSquare также известен как Nagelkerke или Craig and Uhler R2, который является нормализованной версией псевдо R2 Кокса и Снелла. См. Нагелькерке (1991). Значения ближе к 1 указывают на лучшее соответствие.
Среднее значение -Log p
Среднее значение -log(p), где p — подобранная вероятность, связанная с произошедшим событием. Меньшие значения указывают на лучшее соответствие.
RASE
Квадратный корень из среднеквадратичной ошибки предсказания (Root Average Square Error). RASE вычисляется следующим образом, где источник указывает обучающий, проверочный или тестовый набор.
Mean Abs Dev
Среднее абсолютных значений различий между откликом и прогнозируемым откликом. Различия находятся между 1 и p, установленной вероятностью для действительно имевшего место уровня отклика. Меньшие значения указывают на лучшее соответствие.
Частота ошибочной классификации
Частота, для которой категория ответа с наивысшей подходящей вероятностью не является наблюдаемой категорией.
Примечание. Показатели ошибочной классификации в отчете «Сведения о подгонке» могут не совпадать с показателями ошибочной классификации в отчете «Матрица путаницы». Когда ответ является бинарным, для показателей в отчете «Подгонка» используется пороговое значение вероятности 0,5, но для показателей в отчете «Матрица путаницы» в качестве порогового значения используется пороговое значение вероятности.
N
Количество наблюдений.
Матрица путаницы
(Доступно, только если ответ является категоричным.) Матрица путаницы отображается для каждого набора (обучение, проверка и тест), указанного в модели.
Матрица путаницы представляет собой двустороннюю классификацию фактических и прогнозируемых ответов. Используйте матрицы путаницы и коэффициенты неправильной классификации, чтобы оценить свою модель.
Матрицы путаницы и коэффициенты неправильной классификации используют значение в поле порога вероятности в качестве порогового значения. По умолчанию это значение основано на правиле принятия решения о классификации, которое рассчитывается платформой. Вы можете изменить пороговое значение, перетащив ползунок или введя новое значение в поле рядом с порогом вероятности. При изменении порога вероятности автоматически обновляются матрицы путаницы и коэффициенты ошибочной классификации. Столбцы порога вероятности и частоты ошибочной классификации условной проверки в отчете о сравнении моделей также обновляются.
Фактический по прогнозируемому графику
(Доступно, только если отклик является непрерывным.) График фактического отклика в сравнении с прогнозируемым откликом. Диагональная линия — это линия Y = X.
Чем ближе точки к этой линии, тем лучше модель соответствует данным. Когда используется проверка, отображаются графики для обучения, проверки и, если указано, тестовых наборов.
Машина опорных векторов — Введение в алгоритмы машинного обучения | by Rohith Gandhi
Модель SVM с нуля
Введение
Полагаю, вы уже привыкли к алгоритмам линейной регрессии и логистической регрессии. Если нет, я предлагаю вам взглянуть на них, прежде чем переходить к машине опорных векторов. Метод опорных векторов — еще один простой алгоритм, который должен быть в арсенале каждого специалиста по машинному обучению. Многие предпочитают метод опорных векторов, поскольку он обеспечивает значительную точность при меньшей вычислительной мощности. Машина опорных векторов, сокращенно SVM, может использоваться как для задач регрессии, так и для задач классификации. Но он широко используется в целях классификации.
Что такое метод опорных векторов?
Целью алгоритма опорных векторов является поиск гиперплоскости в N-мерном пространстве (N — количество признаков), которая четко классифицирует точки данных.
Возможные гиперплоскости
Чтобы разделить два класса точек данных, можно выбрать множество возможных гиперплоскостей. Наша цель — найти плоскость с максимальным запасом, то есть максимальным расстоянием между точками данных обоих классов. Увеличение предельного расстояния дает некоторое усиление, чтобы будущие точки данных можно было классифицировать с большей уверенностью.
Гиперплоскости и опорные векторы
Гиперплоскости в пространстве признаков 2D и 3D
Гиперплоскости — это границы решений, помогающие классифицировать точки данных. Точки данных, попадающие по обе стороны от гиперплоскости, можно отнести к разным классам. Кроме того, размер гиперплоскости зависит от количества функций. Если количество входных объектов равно 2, то гиперплоскость — это просто линия. Если число входных признаков равно 3, то гиперплоскость становится двумерной плоскостью. Становится трудно представить, когда количество признаков превышает 3.
Опорные векторы
Опорные векторы — это точки данных, расположенные ближе к гиперплоскости и влияющие на положение и ориентацию гиперплоскости.
Используя эти опорные векторы, мы максимизируем запас классификатора. Удаление опорных векторов изменит положение гиперплоскости. Это точки, которые помогают нам построить нашу SVM.
Интуиция с большой маржой
В логистической регрессии мы берем выход линейной функции и сжимаем значение в диапазоне [0,1] с помощью сигмовидной функции. Если сжатое значение больше порогового значения (0,5), мы присваиваем ему метку 1, иначе мы присваиваем ему метку 0. В SVM мы берем выход линейной функции, и если этот результат больше 1, мы идентифицируем это с одним классом, и если вывод равен -1, мы идентифицируем его с другим классом. Поскольку пороговые значения изменены на 1 и -1 в SVM, мы получаем этот диапазон значений усиления ([-1,1]), который действует как запас.
Обновления функции стоимости и градиента
В алгоритме SVM мы пытаемся максимизировать разницу между точками данных и гиперплоскостью. Функция потерь, которая помогает максимизировать маржу, называется потерями на петлях.
Функция потерь шарнира (функция слева может быть представлена как функция справа)
Стоимость равна 0, если прогнозируемое значение и фактическое значение имеют один и тот же знак. Если это не так, мы вычисляем стоимость убытка. Мы также добавляем параметр регуляризации — функцию стоимости. Цель параметра регуляризации — сбалансировать максимизацию маржи и потери. После добавления параметра регуляризации функции стоимости выглядят следующим образом.
Функция потерь для SVM
Теперь, когда у нас есть функция потерь, мы возьмем частные производные по весам, чтобы найти градиенты. Используя градиенты, мы можем обновить наши веса.
Градиенты
Если неправильной классификации нет, т. е. наша модель правильно предсказывает класс нашей точки данных, нам нужно только обновить градиент из параметра регуляризации.
Обновление градиента — нет неправильной классификации
Когда есть неправильная классификация, т. е. наша модель делает ошибку в прогнозе класса нашей точки данных, мы включаем потерю вместе с параметром регуляризации для выполнения обновления градиента.
Обновление градиента — неправильная классификация
Реализация SVM на Python
Набор данных, который мы будем использовать для реализации нашего алгоритма SVM, — это набор данных Iris. Вы можете скачать его по этой ссылке.
Поскольку в наборе данных Iris три класса, мы удалим один из них. Это оставляет нас с проблемой классификации бинарных классов.
Визуализация точек данных
Кроме того, нам доступны четыре функции. Мы будем использовать только две функции, то есть длину чашелистика и длину лепестка. Мы берем эти две функции и строим их для визуализации. Из приведенного выше графика вы можете сделать вывод, что для разделения точек данных можно использовать линейную линию.
Мы извлекаем необходимые функции и разделяем их на данные для обучения и тестирования. 90% данных используются для обучения, а остальные 10% — для тестирования. Давайте теперь построим нашу модель SVM, используя библиотеку numpy.
α(0,0001) — это скорость обучения, а параметр регуляризации λ установлен равным 1/эпоху.